DB손해보험, 보험사기 적발·질병심사도 빅데이터가 한다

[한국금융신문 유정화 기자] DB손해보험은 수익구조 개혁을 위해 빅데이터를 강화해 손해율 관리 정교화에 나선다. 지난달 DB손보는 손해보험 업계 최초로 보험가입시 고객이 고지한 치료 이력에 대해 가입할 담보의 가입여부를 실시간으로 결정해주는 ‘질병심사 자동화 시스템’을 도입했다.

DB손해보험은 2018년 6월부터 2019년 11월까지 약 1년 6개월 동안 DB손해보험 계약 심사 데이터를 활용해 약 16만개의 시나리오로 보험가입 조건에 영향을 미치는 룰을 정하고 자동으로 보험가입 여부를 결정할 수 있는 ‘질병심사 자동화 시스템’을 구축했다.

현재 업계에서는 대부분 보험계약 심사를 심사자가 인수심사 메뉴얼 기준으로 안내하고 있는 구조다. 하지만 DB손해보험은 질병심사 자동화 시스템 개발을 통해 기존에 심사자가 안내하던 기준을 고객, 설계 및 질병 정보 등의 요소들을 기반으로 내부적으로 보험가입 심사결과를 계산하고 도출하는 시스템을 구축했다. 이에 정확하고 빠른 설계로 고객에게 가입조건 및 심사 결과를 신속하게 안내할 수 있게 됐다는 설명이다.
시스템은 DB손해보험이 지난해 11월부터 시범 운영하다 올해 2월부터 전사 오픈해 운영하고 있다. 시범운영을 한 지난 1월에는 약 1만건 정도가 시스템 심사를 통해 고객에게 안내되었고 시스템 심사에 대한 품질 모니터링을 진행했다. 특히 질병심사 자동화 시스템으로 자동심사율이 높아지면 기존 심사인력들이 난이도가 높은 심사 건에 집중할 수 있는 환경이 조성되고, 영업현장과 커뮤니케이션을 통해 고객에게 최적의 보험가입 조건을 안내할 수 있다는 설명이다.

앞으로는 이번 시스템 개발을 통해 효율화된 인력을 활용, 질병심사 시나리오를 지속 확대, 자동화 영역을 넓히고 심사의 정교성을 높일 계획이다. 또 축적된 빅데이터 및 AI 학습기법을 질병심사 자동화 시스템에 적용해 지속적인 고도화를 추진할 예정이다.

DB손보는 지난해 4월 역시 업계 최초로 빅데이터를 활용해 장기보상 리스크 심도를 측정, 난이도별로 배당하는 IFDS(보험사기적발시스템)을 오픈했다. DB손보는 2011년 IFDS를 구축해 현재까지 운영하고 있었으나 국내보험업법 제도환경 변화, 보험사기 위험성 증대 등에 따라 고도화된 IFDS 개발이 필요하게 됐다. 과학적 정보 축적을 통한 업무 효율을 증대하고 보험사기 적발 데이터 기반의 보상업무 프로세스 혁신에 중점을 뒀다. 이번 IFDS 구축 프로젝트는 분석 시스템 전문업체인 ㈜큐핏, SAS코리아, KPMG와 협력했다.

특히 장기보상 난이도별 배당시스템은 리스크 유형 185개를 분석·측정해 보상담당자의 능력수준에 따라 사고 건을 배당함으로써 고객에게 보다 빠르고 정확하게 보상서비스를 제공할 수 있게 됐다. 또 과거사고 발생 및 보험사기 적발 데이터를 통합 분석해 보상 담당자에게 산출된 스코어 정보를 보여줌으로써 보험사고 조사의 방향성을 제시하고 보상담당자의 업무 실수 및 착오를 줄일 수 있도록 했다.

유정화 기자 uhwa@fntimes.com